論文の概要: Combinative Matching for Geometric Shape Assembly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09780v1
• Date: Wed, 13 Aug 2025 13:01:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.892903
• Title: Combinative Matching for Geometric Shape Assembly
• Title（参考訳）: 幾何形状集合のための組合せマッチング
• Authors: Nahyuk Lee, Juhong Min, Junhong Lee, Chunghyun Park, Minsu Cho,
• Abstract要約: 幾何形状の組立のためのインターロック部品を組み合わせた新しい形状マッチング手法を提案する。 本手法では,各領域の形状が同一に見えるが,各領域の体積が互いに逆空間を占有する領域間の対応性を確立する。 提案手法は、マッチングにおける局所的な曖昧さを著しく低減し、組立における部品の堅牢な組み合わせを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.18718447457538
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a new shape-matching methodology, combinative matching, to combine interlocking parts for geometric shape assembly. Previous methods for geometric assembly typically rely on aligning parts by finding identical surfaces between the parts as in conventional shape matching and registration. In contrast, we explicitly model two distinct properties of interlocking shapes: 'identical surface shape' and 'opposite volume occupancy.' Our method thus learns to establish correspondences across regions where their surface shapes appear identical but their volumes occupy the inverted space to each other. To facilitate this process, we also learn to align regions in rotation by estimating their shape orientations via equivariant neural networks. The proposed approach significantly reduces local ambiguities in matching and allows a robust combination of parts in assembly. Experimental results on geometric assembly benchmarks demonstrate the efficacy of our method, consistently outperforming the state of the art. Project page: https://nahyuklee.github.io/cmnet.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,幾何学的形状の組立に連動する部品を組み合わせるために,新しい形状マッチング手法,コンビネーティブマッチングを提案する。 従来の幾何学的組立法は、通常、従来の形状マッチングや登録のように、部品間の同一の表面を見つけることで、部品の整列に依存する。 対照的に、我々は「同一表面形状」と「擬似体積占有」の2つの異なる相互ロック形状特性を明示的にモデル化する。 そこで本手法では,各領域の形状が同一に見えるが,各領域の体積が互いに逆空間を占有する領域間の対応性を確立することを学ぶ。 このプロセスを容易にするために、同変ニューラルネットワークを用いて形状方向を推定することにより、回転領域の整列も学習する。 提案手法は、マッチングにおける局所的な曖昧さを著しく低減し、組立における部品の堅牢な組み合わせを可能にする。 幾何組立ベンチマークによる実験結果から,本手法の有効性が実証された。 プロジェクトページ: https://nahyuklee.github.io/cmnet.com

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